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Skill-MAS: Evolving Meta-Skill for Automatic Multi-Agent Systems

Skill-MAS: 演化元技能以自动生成多智能体系统

Hehai Lin, Qi Yang, Chengwei Qin

专题命中 多智能体 ：自动生成多智能体系统，元技能演化。

AI总结 提出Skill-MAS，通过将高层编排能力解耦为可演化的元技能，在无需参数更新的情况下实现经验保留，利用多轨迹采样和选择性反思优化元技能，在多个基准和LLM上取得显著性能提升且成本可控。

EARS: Explanatory Abstention for Reliable Sub-Agent Modeling in Large-scale Multi-Agent Systems

EARS：大规模多智能体系统中可靠子智能体建模的解释性弃权

Shuang Xie, Yunan Lu, Han Li, Lingyun Wang

专题命中 多智能体 ：多智能体系统中子智能体弃权机制

AI总结 针对大规模多智能体系统中子智能体过度回答导致幻觉的问题，提出EARS框架，通过将弃权重构为智能体间通信协议，利用校准的LLM裁判模型生成结构化弃权标签和理由，微调子智能体以检测故障并返回理由，在电商助手系统中将响应通过率从68.5%提升至78.9%。

Deep Research in Physical Sciences: A Multi-Agent Framework and Comprehensive Benchmark

物理科学中的深度研究：多智能体框架与综合基准

Yigeng Jiang, Tengchao Yang, Taoyong Cui, Jiaxing Wan, Yuan Wang, Weida Wang, Zhiyu Liu, Chuyi Peng, Binzhao Luo, Maoli Gao, Huaihai Huang, Yuqianer Zeng, Ziyang Zheng, Dongchen Huang, Chao Chen, Zichao Liu, Weiping Shen, Shuchen Pu, Siyu Zhou, Runmin Ma, Yusong Hu, Fei Chao, Bo Zhang, Xiawu Zheng, Zifu Wang, Lei Bai, Yunqi Cai, Shufei Zhang

专题命中 多智能体 ：多智能体框架DelveAgent，物理科学深度研究

AI总结 提出PhySciBench基准评估LLM在物理科学中的深度研究能力，并开发DelveAgent多智能体框架，通过自适应规划、双粒度记忆和分层反思机制提升准确率并降低推理成本。

Comments 19 pages, 5 figures, 1 table;

Self-Evolving Multi-Agent Systems via Textual Backpropagation

通过文本反向传播的自进化多智能体系统

Xiaowen Ma, Yunpu Ma, Chenyang Lin, Sikuan Yan, Jinhe Bi, Zixuan Cao, Yijun Tian, Volker Tresp, Hinrich Schuetze

专题命中 多智能体 ：提出自进化多智能体系统，通过文本反向传播优化协作。

AI总结 提出Agentic Neural Network框架，将多智能体协作建模为分层神经网络，通过前向分解任务和反向传播反馈实现智能体角色、提示和协作的自进化，在七个基准数据集上超越现有方法。

Enhancing Decision-Making with Large Language Models through Multi-Agent Fictitious Play

通过多智能体虚拟博弈增强大语言模型的决策能力

Leyang Shen, Yang Zhang, Xiaoyan Zhao, Chun Kai Ling, Tat-Seng Chua

专题命中 多智能体 ：多智能体虚拟博弈增强决策

AI总结 针对多智能体系统中决策任务因立场纠缠而难以分解的问题，提出基于虚拟博弈的多智能体虚拟博弈（MAFP）范式，通过迭代最佳响应实现均衡求解，提升决策质量和鲁棒性。

Comments 18 pages, 8 figures

Leadership as Coordination Control: Behavioral Signatures and the Recovery-Advantage Boundary in Multi-Agent LLM Teams

领导力作为协调控制：多智能体LLM团队中的行为特征与恢复优势边界

Haewoon Kwak

专题命中 多智能体 ：多智能体LLM团队中领导力作为协调控制

AI总结 研究多智能体LLM团队中过程级协调控制何时增加价值，通过行为特征和消融实验发现，控制器的优势仅在初始多数投票不可靠、任务可恢复且无指导交互无法修复时出现，验证了权变理论。

Comments 33 pages

Towards Multi-Agent-Simulation-Based Community Note Evaluation

迈向基于多智能体模拟的社区笔记评估

Changxi Wen, Shuning Zhang, Bohao Chu, Yuwei Chuai, Hui Wang, Dai Shi, Xin Yi, Hewu Li

专题命中 多智能体 ：提出MultiCom多智能体框架模拟社区笔记评估。

AI总结 针对社区事实核查中跨共识延迟和低比例问题，提出ComRate数据集和MultiCom多智能体框架，通过矩阵分解聚类与校准聚合实现高精度评估。

Simulating Hate Speech Cascades with Multi-LLM Agents: Empirical Grounding, Modeling Fidelity, and Intervention Strategies

使用多LLM智能体模拟仇恨言论级联：实证基础、建模保真度与干预策略

Fan Huang

专题命中 多智能体 ：使用多LLM智能体模拟仇恨言论传播与干预策略。

AI总结 本研究通过多LLM智能体系统模拟在线仇恨言论传播，发现其能再现实证数据中的立场单一性和毒性同质性，并通过消融实验识别出智能体异质性为关键保真因素，提出针对密集网络的放大器干预策略。

Toward Vibe Medicine: A Self-Evolving Multi-Agent Framework for Clinical Decision Support

迈向振动医学：一种用于临床决策支持的自演化多智能体框架

Qianxue Zhang, Yiming Ren, Shihuan Qin, Xiao Zhang, Liao Zhang, Jinyang Huang, Zhengliang Liu, Chenbin Liu, Hongying Feng, Jingyuan Chen, Yuzhen Ding, Weihang You, Hanqi Jiang, Yi Pan, Yifan Zhou, Junhao Chen, Lifeng Chen, Wei Liu, Tianming Liu, Zengren Zhao, Lian Zhang

专题命中 多智能体 ：提出多智能体框架，包含三个专用智能体

AI总结 提出VIBEMed多智能体框架，通过自演化机制和架构级安全沙箱，从交互历史中动态学习，实现个性化临床决策支持。

From Privacy to Workflow Integrity: Communication-Graph Metadata in Autonomous Agent Interoperability

从隐私到工作流完整性：自主智能体互操作性中的通信图元数据

Bijaya Dangol

专题命中 多智能体 ：研究智能体互操作性协议中的通信图元数据威胁

AI总结 针对智能体通信图元数据泄露问题，提出工作流完整性威胁模型，定义传输层与引导层隐私属性，并通过A2A案例验证元数据保护可有效抑制任务推断。

Comments 22 pages, 7 figures, 6 tables

Multi-Agent Systems are Mixtures of Experts: Who Becomes an Influencer?

多智能体系统是专家混合：谁成为影响者？

Franka Bause, Jonas Niederle, Martin Pawelczyk, Rebekka Burkholz

专题命中 多智能体 ：研究多智能体LLM协商机制，属于多智能体系统。

AI总结 本文通过Friedkin-Johnsen意见动力学模型分析多智能体LLM协商机制，揭示输入依赖的FJ参数使系统成为专家混合，并探讨基于自信度、感知自信度和初始观点对齐的影响者形成机制。

Comments Accepted at the 2nd Workshop on Compositional Learning at ICML 2026

The Dynamics of Policy Gradient in Social Dilemmas with Partner Selection

在有伴侣选择的社交困境中政策梯度的动力学

Benedict Russell, Chin-wing Leung, Paolo Turrini

专题命中 多智能体 ：研究多智能体社交困境中的策略梯度动力学。

AI总结 本文研究了在有伴侣选择的多智能体环境中政策梯度动力学，揭示了伴侣选择如何改变对手分布及奖励景观，并证明在简单规则下促进合作的必要条件是种群方差。

PosterForest: Hierarchical Multi-Agent Collaboration for Scientific Poster Generation

PosterForest: 用于科学海报生成的分层多智能体协作

Jiho Choi, Seojeong Park, Seongjong Song, Hyunjung Shim

专题命中 多智能体 ：分层多智能体协作生成科学海报

AI总结 提出PosterForest，一种无需训练的科学海报生成框架，通过Poster Tree分层表示文档结构，并利用内容与布局智能体进行分层推理与递归优化，实现内容与布局的联合优化，提升语义连贯性、逻辑流畅性和视觉平衡。

Comments ACL 2026

A Technical Taxonomy of LLM Agent Communication Protocols

LLM智能体通信协议的技术分类法

Linus Sander, Habtom Kahsay Gidey, Alexander Lenz, Alois Knoll

专题命中 多智能体 ：分类LLM智能体通信协议，核心是Agent通信

AI总结 针对大语言模型智能体通信协议碎片化问题，提出包含五个维度的技术分类法，分析九种开源协议，揭示架构模式并预测协议演进趋势。

Byzantine-Resilient Federated Multi-Agent Optimization Framework for Cyber-Secure Interconnected Microgrids

面向网络安全互联微电网的拜占庭弹性联邦多智能体优化框架

Ali Peivand, Seyyed Mostafa Nosratabadi

专题命中 多智能体 ：联邦多智能体优化，拜占庭弹性。

AI总结 提出BR-FedMAPPO框架，结合三重表面移动目标防御与自适应隔离策略，通过两阶段拜占庭弹性聚合规则抵御隐蔽虚假数据注入攻击，保护分布式学习通道并维持经济调度性能。

GateMem: Benchmarking Memory Governance in Multi-Principal Shared-Memory Agents

GateMem：多主体共享内存代理中的内存治理基准

Zhe Ren, Yibo Yang, Yimeng Chen, Zijun Zhao, Benshuo Fu, Zhihao Shu, Bingjie Zhang, Yangyang Xu, Dandan Guo, Shuicheng Yan

专题命中 多智能体 ：多主体共享内存代理的记忆治理基准

AI总结 提出GateMem基准，评估多主体共享内存代理在效用、访问控制和遗忘三方面的治理能力，发现现有方法无法同时满足三者。

Comments 24 pages, 8 figures. Code and dataset are available at https://github.com/rzhub/GateMem and https://huggingface.co/datasets/Ray368/GateMem

Characterizing Opinion Evolution of Networked LLMs

表征网络化大语言模型的意见演化

Caleb Probine, Yigit Ege Bayiz, Filippos Fotiadis, Samuel Li, Yunhao Yang, Ufuk Topcu

专题命中 多智能体 ：研究网络化LLM多智能体系统中的意见演化动力学。

AI总结 研究经典意见动力学模型能否描述多智能体系统中大语言模型（LLM）的意见传播，发现引入偏置项可显著提升建模精度，将平均意见误差降低高达88%。

Comments 19 pages, 2 figures

Emergent Macro-Criticality from Micro-Critical Agents

从微观临界主体涌现的宏观临界性

Nicolas Bessone, Erwan Plantec

专题命中 多智能体 ：多智能体系统，微观临界性涌现宏观临界

AI总结 通过多智能体系统研究微观临界性如何影响集体行为，发现宏观临界性依赖于交互网络的连接性，而非单个智能体的临界动力学。

AdsMind: A Physics-Grounded Multi-Agent System for Self-Correcting Discovery of Adsorption Configurations on Heterogeneous Catalyst Surfaces

AdsMind: 一种基于物理的多智能体系统，用于异质催化剂表面吸附构型的自校正发现

Zongmin Zhang, Yuyang Lou, Bowen Zhang, Junwu Chen, Ryo Kuroki, Xuan Vu Nguyen, Edvin Fako, Lixue Cheng, Philippe Schwaller

专题命中 多智能体 ：提出闭环多智能体框架，自主纠错搜索。

AI总结 提出AdsMind闭环多智能体框架，利用机器学习力场弛豫反馈实现吸附构型搜索的自主纠错，在基准测试中成功率高达100%和98.8%，且仅需少量弛豫步骤，显著优于启发式枚举和单次方法。

Comments 37 pages, 5 figures

Market Informedness and Market-Maker Profitability: The Trade-Off Between Adverse Selection and Price Discovery

市场知情度对做市商盈利能力的影响

Konrad Ochędzan, Nino Antulov-Fantulin

专题命中 多智能体 ：多智能体强化学习研究市场知情度影响

AI总结 本文通过多智能体强化学习框架研究市场知情度对做市商盈利能力的影响，发现知情订单流在低知情市场中导致严重逆向选择风险，但整体上市场知情度提高带来的价格发现效应抵消了逆向选择的负面影响，使做市商盈利能力呈上升趋势。

Epistemic Gain, Aleatoric Cost: Uncertainty Decomposition in Multi-Agent Debate for Math Reasoning

认知增益，偶然成本：多智能体辩论中的不确定性分解用于数学推理

Dan Qiao, Binbin Chen, Fengyu Cai, Jianlong Chen, Wenhao Li, Fuxin Jiang, Zuzhi Chen, Hongyuan Zha, Tieying Zhang, Baoxiang Wang

专题命中 多智能体 ：多智能体辩论框架，强化学习优化

AI总结 本文提出贝叶斯不确定性分析框架，将多智能体辩论中的预测不确定性分解为认知不确定性和偶然不确定性，并设计不确定性引导的多智能体强化学习算法，在控制偶然成本的同时提升认知增益，从而提高推理准确性和辩论效率。

Comments ICML2026

Improving Human-Robot Teamwork in Urban Search and Rescue Through Episodic Memory of Prior Collaboration

通过先前协作的片段记忆改善城市搜索与救援中的人机团队合作

Taewoon Kim, Emma van Zoelen, Mark Neerincx

专题命中 多智能体 ：人机团队，记忆复用。

AI总结 提出利用知识图谱片段记忆存储历史协作模式，通过图表示学习选择代表性记忆初始化机器人，在MATRX USAR环境中将救援成功率从25.7%提升至41.3%，任务时间减少283秒。